现代IT网络是防火墙、路由器、交换机、服务器、工作站和其他设备的复杂组合。更重要的是，现在几乎所有的运营环境都是内部部署/云计算的混合体，并且不断受到威胁行为者的攻击。设计、实施和管理这些技术的技术人员被称为网络工程师。

以下是行业专家Mike Starr的一些发现：

他听取了关于ChatGPT如何为网络工程师增加价值的意见：ChatGPT并没有让人失望，并列出了它认为可以提供帮助的三个领域：

• 配置管理
• 故障排除
• 文档

然后，Starr开发了一组提示(当然可能没有经过优化)，以确定该工具实际上是否可以成为网络工程师在其中一个或多个领域的资产。

(1)配置管理

为了测试ChatGPT在配置管理中增加价值的能力，提交了以下提示:

• 能否为思科路由器生成一个完整的示例配置，以便从头开始互联网交换?
• Juniper的产品怎么样?
• 可以为每个供应商创建一个Jinja模板吗?

ChatGPT测试的结果非常广泛，Starr在GitHub上发布了所有ChatGPT测试提示和结果的完整记录，以供用户使用。

因此，在配置管理的情况下，ChatGPT在基本配置任务上表现得相当好，因此得出的结论是，它知道特定于供应商的语法，并且可以生成配置。但是，应该仔细检查系统生成的配置的准确性。测试的通用提示类似于建立一个快速实验室，这是大多数年轻的网络工程师可能会觉得厌烦的任务，而且显然是一项可以由技术处理的事务(同样需要一些人为监督)。

(2)故障排除

为了测试ChatGPT在解决网络工程难题方面的能力，Starr求助于Reddit，特别是Reddit的/r/networking子版块，寻找网络工程师向同行提出的现实问题。他从帖子中提取了一些问题，并在没有优化提示的情况下将它们提交给ChatGPT，聊天机器人很好地处理了简单的问题，同时也在努力应对更困难的挑战。

值得注意的是，Starr特别问了一个需要了解生成树协议(STP)的问题，生成树协议是一种交换机功能，负责识别可能导致不必要环路的冗余链路。Starr表示，ChatGPT比他多年来采访过的许多网络专业人士更了解生成树协议(STP)。

目前，ChatGPT还不能代替有经验的网络专家来解决稍微复杂的问题，但是它可能会导致许多Subreddits和StackOverflow线程在未来几年被淘汰，这不是危言耸听。

(3)自动化文档

这是ChatGPT不太擅长的领域。聊天机器人最初保证可以生成网络图。虽然知道它是一个基于文本的工具，但Starr持怀疑态度，当要求它生成一个图表时，ChatGPT解释说它没有图形功能，这种偏见得到了证实。

进一步提示网络文档导致实现(ChatGPT证实了这一点)，需要为它提供详细的网络描述，这显然不是一个增值。因此，在自动化文档的情况下，聊天机器人不仅失败了，而且产生了谎言和欺骗(所以它可能比人们想象的更接近于展示人类特征)。一般来说，有一些人工智能应用程序能够生成图像，其中很可能生成可用的网络图。

Starr问ChatGPT是否可以根据路由器配置文件生成网络描述，ChatGPT提供了一个很好的配置摘要，直到它明显达到了提示的计算承诺的极限，这一极限可能是它的设计者实现的。毕竟它是一个免费的工具，而采用的资源成本昂贵，尤其是对于中小企业来说。

结论

在Starr使用ChatGPT进行网络工程的简短实验中，遇到的一些挑战包括:

• 确保准确性和一致性
• 处理边缘情况和异常
• 与现有系统和流程的集成

Starr的猜测是，这些问题不是ChatGPT或人工智能应用程序所独有的，一些粗略的研究可以解释其中的原因。康奈尔大学的研究人员研究大型语言模型(LLM)已经有一段时间了，他们区分了形式能力(语言规则和模式的知识)和功能能力(在现实世界中使用语言所需的一套技能)。

以下来自这些研究人员的一些总结：人们经常把连贯的文本生成误认为是思考甚至是感知，因此得出“善于语言=善于思考”的谬论。同样，针对大型语言模型(LLM)的批评集中在他们无法思考(或做数学或保持连贯的世界观)，有时忽视了他们在语言学习方面令人印象深刻的进步。称之为“不善思考=不善语言”的谬论。

这个分析与Starr得出的结论是一致的：在使用ChatGPT时，专用性是至高无上的。关于复杂主题的大型开放式提示突出了聊天机器人缺乏“功能能力”，但当熟练使用聊天机器人的个人用于特定任务时，这一现实并不能抵消其令人印象深刻的能力。

那么，ChatGPT能取代网络工程师吗? 现在还不能。